بناء نموذج في سباحة 50 متر باستخدام الشبكة العصبية الإصطناعية للمتغيرات الفسيولوجية والكينماتيكية والأنثروبومترية - أبو عريضة، أسماء إسماعيل; عرابي، سميرة محمد; الكيلاني، هاشم عدنان (عمان, 2017)
هدفت الدراسة إلى تقديم نموذج للتنبؤ لاختيار السباحين الناشئين باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية ANN، ولتحقيق هذا الهدف تم وضع أسئلة الدراسة التي تشير إلى التعرف إلى مستوى مساهمة المتغيرات الفسيولوجية والكينماتيكية والأنثربومترية لدى السباحين في سباحة (٥٠) متر حرة، وظهر، وصدر، وفراشة باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية. واستخدمت الباحثة المنهج الوصفي بالأسلوب المسحي وتكون أفراد مجتمع وعينة الدراسة من المنتخب الأردني للسباحة للناشئين المسجلين في الاتحاد الأردني للسباحة للموسم الرياضي 2015-2016، وكان عددهم ٢٣ سباح وسباحة، وقامت الباحثة باستخدام الحزم الإحصائية (SPSS) للوصول إلى نتائج الدراسة، وللإجابة عن أسئلة الدراسة تم استخدام تحليل الشبكات العصبية (متعددة الطبقات) (Artificial Neural Network Analysis – Multi Layers) A.N.N. وشملت متغيرات الدراسة المتغيرات الفسيولوجية (نبض القلب: في الراحة، بعد الأداء مباشرة، بعد التمرين) القدرة اللاهوائية (القدرة اللاهوائية ٥ ثواني، السعة اللاهوائية ٣٠ ثانية، معدل القدرة اللاهوائية) مؤشرات السمنة (مؤشر كتلة الجسم، نسبة الدهون) المتغيرات الكينماتيكية (معدل طول الضربة، معدل تردد الضربة، معدل السرعة، الزمن، مؤشر الكفاءة) والمتغيرات الأنثربومترية (الأطوال، الأعراض، المحيطات). وتم التوصل إلى النتائج بأن طريقة استخدام الشبكة العصبية الإصطناعية أثبتت مقدرتها باختيار السباحين الناشئين، وكذلك يعتبر متغير معدل سرعة السباحة من المتغيرات الأكثر مساهمة على زمن سباحة (٥٠م) حرة، يليه متغير السعة اللاهوائية خلال (٣٠ ثانية)، ومتغير النبض بعد التمرين هو الأقل مساهمة، كما أن متغير معدل طول الضربة يعد من أهم المتغيرات الأكثر مساهمة على سباحة ٥٠م ظهر، تلاه متغير النبض بعد الأداء مباشرة، ومتغير طول اليد الأقل مساهمة، أما سباحة الصدر فأن السعة اللاهوائية خلال ٣٠ ث هي الأكثر مساهمة، تليها معدل سرعة السباحة ٥٠ م، وجاء عرض القدم في المرتبة الأخيرة، وفيما يتعلق بسباحة الفراشة فإن معدل سرعة السباحة ٥٠ م هي الأكثر مساهمة، يليها طول القدم، أما الأقل أهمية فهو طول اليد. كما وأوصت الدراسة على تنمية وتطوير المتغيرات الفسيولوجية والكينماتيكية والأنثروبومترية للسباحين الناشئين من خلال البرامج التدريبية، وإجراء دراسات أخرى تتناول عينات ومجتمعات أخرى باستخدام الشبكة العصبية الإصطناعية، وتعميم نتائج الدراسة للإستفادة منها من قبل المهتمين والعاملين في مجال السباحة.
Keywords: التربية الرياضية -- اللياقة البدنية -- الرياضة المائية -- الشبكات العصبية -- المتغيرات الفسيولوجية